通信网络大数据分析

时间:2022-05-16 10:42:16

通信网络大数据分析

摘要:随着互联网技术和移动智能终端的发展与普及,人类社会发展已经基本进入大数据时代,而通信网络的预警监控则成为大数据时代下实时监控的首要问题。在通信网络需求不断增长的背景下,对通信网络质量的要求也越来越高,因此,各大通讯公司必须积极引进各类先进技术,不断地提高网络通讯的速度和质量。

关键词:大数据分析;通信网络预警;系统研究

通信网络预警系统的设计和研究主要是为了准确识别和发现通信网络中潜在的问题,并通过采取科学的手段和方法来解决这些通信过程中存在的问题,从而确保网络通讯的正常进行。传统的通讯网络监控主要针对设备故障发出预警报告,但这种方式只能对已经出现的通讯故障问题进行初步了解,无法准确评估和真实反映通信预警系统的优良。而在大数据时代背景下,对通信网络预警分析系统进行重新构建和优化的研究成为必然趋势。

1大数据分析的相关概述和应用价值研究

1.1大数据分析的概念介绍。顾名思义,大数据就是对数据信息进行搜集和整理,并将其汇入到庞大的数据库系统中。大数据被广泛地应用于IT行业并成为其专业名词,主要有信息量大、传播速度快、更新时效较强、数据种类繁多等特点,可以说大数据是伴随着科学技术的发展而兴起的。在大数据背景下产生了很多关于数据性的商业价值技术,比如关于数据安全、数据挖掘和数据储存等。另外,大数据的发展和普及,使其应用已经不再局限于计算机行业,而是广泛的被应用到医疗、通讯以及其他各个行业中。总的来说,大数据技术的产生和推广,对我国各行各业在信息搜集和数据储存等方面产生了重要的影响,因此,对于各大企业的经济效益增长具有重要的推动作用。1.2大数据分析的应用价值研究。首先,具有重要的决策参考价值,大数据能够通过量化的方法将各种信息转化为数据的形式,而这种信息数据化的形式,增加了很多无法实现的事情变成现实的可能性。其次,在一定程度上激发了人们挖掘数据的潜力和积极性,对于数据的时效性和真实性提出更高更严格的要求。而大数据时代与互联网技术的高度结合,使得信息的传播和更新变的根据时效性,对庞大的数据体系进行分析时,也要加强对其关联性的分析。这就需要从事大数据分析的相关人员具有敏锐的洞察力和极强的判断能力,大数据技术和大数据应用在商业领域内的普及,使其产生的数据化信息,对企业商业决策产生重大的参考价值。最后是具有巨大的市场价值。大数据产生的价值不仅是对数据信息的专业化处理价值,更是在对数据信息的应用过程中产生的市场价值。数据技术的应用普及使其不再专属于某一领域,而是各个行业都可以使用的信息技术资产。而在大数据时代背景下,信息技术是管理和生产部门良好运作的唯一动力,而对数据信息的良好运用能够有效降低企业的运营成本。另外,通过数据信息交换获得最大的经济利润,更能凸显出大数据技术的市场价值。我国通信网络预警系统的建立的初始阶段是通过系统告警来实现的,即是获取通讯网络危险警告的相关信息之后,才能对其实施收集和分析等相关的工作。在大数据时代背景下,这种被动的工作方式已经无法适应新的预警监控工作要求,因此,结合大数据的一些分析方法,应该建立更加智能和科学化的通讯信息预警系统。

2基于大数据分析的通信网络预警分析系统的构建

2.1基于告警的网络预警系统的建立。网络预警系统包含多种类型,而以告警为主要手段和方式的预警系统需要相关的通讯网络公司根据实际情况,从通讯网络事件的轻重缓急等情况出发,采取相对应的解决措施。但某种程度上来说,这种方法容易影响客户的满意程度,直接牵扯到通讯公司对人力资源的是否充分利用。大数据的时代背景下,网络监控一般采用设备信息采集的方式,对相关的通讯设备进行故障检查和告警提示,再将解决对策给相关部门。这种网络监控也存在一定程度的缺陷,因为这种方式主要从告警设备入手,相关的预警系统和公务人员都处于被动的地位,使得被告警的客户感知系统遭到严重的破坏,从而对专业性的网管采集接口产生更加严重的依赖程度,因此导致告警系统的综合负担过重。导致在各个端口或不同节点上出现的故障问题容易受到到较多业务的影响,从而导致客户端的网络速度下降,严重破坏网络运行的质量和稳定性。即便出现这样的情况,也不会对客户感知度造成多大的影响,但网络预警系统无法获得全面的故障信息,因此,以告警为主要监控手段的预警系统,不能够及时感知和获取网络运行质量的动态变化情况,无法实现有效预防的目的,无法实现对网络故障和网络运行质量下降的有效监控。因此,无法支持网络已经系统优化的产生,只有当报警信息产生后,才能对相关的网络通信故障进行信息采集,提出相关的解决对策。因此,以告警为核心的网络预警系统无法获得客户感知。2.2基于客户感知的网络预警系统的建立。2.2.1以客户感知为核心的网络预警系统设计流程。大数据分析背景下,通讯网络的预警系统主要以客户感觉为核心内容,这种网络通讯的预警系统主要包括:一是在大数据的运行环境下,通过对大量通讯信息的数据采集,然后将其汇入相关的数据库系统,通过对数据系统地分析处理,最终形成区域内网络服务的质量视图。二是根据初步形成的区域内网络服务质量视图显示的颜色来区别服务等级,并对规定时间内网络的服务质量变化进行评价,寻找出变化的原因所在。最终提出通信网络预警系统的进一步优化、发展维护等方面的意见或建议,将产生的汇总信息下发到各个部门,从而建立相对全面的网络预警系统,保证有效应对网络通讯过程中产生的故障和问题。三是基于大数据分析的通信网络预警系统要求全面提高客户的感知度,及时对区域内通讯网络的服务质量按照相关的标准进行评比和处理,并采取有效的网络维护措施,提高应对和解决网络问题和故障的措施。2.2.2收集客户感知的数据信息。以客户感知为核心和依据的通讯网络预警系统,可以通过宽带用户、手机用户、无线终端等多渠道的获取通信网络的信息,从而获取大量的通讯信息。并在客户终端设备上安装一些相关的软件来记录客户位置,通过无线网络来有效测试客户所在区域内的网络服务质量和信号强弱程度,并以数据通道或短信的方式,将根据信息有效传达至客户感知平台。针对宽带用户,可以在用户使用的计算机终端上安装相应的信息记录软件,保证有效记录客户的位置、数据速率、加载速度的相关信息和数据,最终所获得的信息通过数据通道传送给客户感知平台,把客户感知平台主要以模拟客户的方式来收取客户的感知信息,并对集成无线等一些相关的功能进行测试。2.2.3对客户感知信息数据的分析。在搜集大量的客户信息之后,相关的工作人员就要对搜集到的信息进行科学有效的分析,这是以客户感知为核心的网络监控预警系统工作的最关键一步。工作人员首先要对搜集到的信息进行分类整理和分区域存库,并结合预警设备、网络结构、数据资源库等实现高效的分析和处理,比如,某一区域的手机用户或宽带用户报告了区域内网络数据调包的问题,利用大数据分析的方法,就能很快接受和理解到客户的信息反馈,通过相关的智能化分析,提出相应的解决对策并分派工单,以此提高解决通讯网络问题的工作效率,并达到提高客户满意度的目的。2.2.4以客户感知为核心的通信网络预警系统存在的优势。首先是能够大面积、大范围、多渠道地搜集客户信息,并通过大数据分析的方式,有效建立通信网络预警系统的客户感知信息,从而在一定程度上有效避免了客户信息遗漏或搜集错误等问题,保证了针对通信网络故障处理的准确性判断和分析。其次是能够有效提高通信网络故障的分析精准性,通信网络预警系统一般服务于广大网络用户,而大数据分析的的数据信息一般来源于广大使用通信网络的用户,因此能够有效确保对通讯网络故障问题的采集和分析,从而有效提高通信网络问题判断的精准性。最后是实现网络预警的高效性,通过对通讯网络客户的信息采集和动态分析,不仅能够提高预警系统的反应能力和速度,同时能够快速察觉通信网络中潜在的问题和隐患,保证对全部通讯网络用户实现全覆盖的预警和监控,有效杜绝预警盲区的存在。

3结语

相比传统的通信网络预警系统而言,以客户感知为核心的通信网络预警系统能够有效确保信息收集的全面性,对于通信网络预警系统产生的问题能够实现有效分析和精准监控,确保实现对大面积全覆盖的通信网络用户的预警监控,在有效满足客户服务需求的同时,也获取了大量的客户感知信息,从而确保了通信网络预警系统的优化,保障提高通信网络的服务质量,进而促进了通信行业的稳定可持续发展。本文主要基于大数据分析的技术,对通信网络预警系统的优化研究进行了深入分析,通过分析大数据技术以及大数据应用的价值,提出了优化通信网络预警系统的要求,并针对以客户通信网络预警系统为核心的相关内容进行介绍,希望对当前通信网络预警系统的升级和完善发挥相应的理论借鉴作用。

参考文献

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[2]庄巍.基于大数据分析的通信网络监控体系[J].科技传播,2017,9(4):15-16.

[3]谢汝均.大数据分析在通信网络监控系统中的应用[J].中国新通信,2017,19(8):6.

作者:姚长君 单位:广东省电信规划设计院有限公司